LLMを使ってHackernewsのコメントを書くのって、「システムを操る」ってことになるのかな？

複雑なシステムを正しく操るのは難しいよね。最初から最終目標の全体像を持ってる人なんていないから。だからウォーターフォール方式は失敗するんだよ。コードを書くときは、自分が何を作ってるのかを深く考えないといけない。そうしないと、コードを書く行為が強制してくれないから。要件が複雑だと、失敗から学ぶことになるから、事前に避けることができないのが逆に足かせになるかも。

これでメンタル的に疲れちゃう人、他にもいる？ もっと成果は上がるけど、プロセスの中でリラックスしてコードを打つのが恋しいな。

コードを書くのはジュニア開発者だけっていうステレオタイプは消えなきゃダメだよ。一部の開発者は、プログラミングの才能や難解なシステムの知識を持って高い肩書きで雇われてるんだから、経験の浅い開発者と実装の電話ゲームをするためじゃない。

「エージェントが自信を持って間違っているときにそれを見極め、テストやアーキテクチャ、インバリアントで制御すること。」これ、十分な専門知識があれば自分でやる方が効率的だと思う。

そうだね。誰もフルタイムのコードレビュアーになりたくないよ。

数ヶ月前にこれを理由に誰かをクビにしたよ。

楽しむことは雇用に結びついてないよ。自営業なら別だけど、それでも楽しさが原動力になるべきじゃない。

機械に働くコードを出させるために、人生をかけてお願いしたり、なだめたりするなんて、絶対に嫌だよ。もしこれがこの職業の未来なら、別のことをするわ :)

それが言いやすいのは、(1) すでに働かずに生きていけるだけのお金があるか、(2) 2026年に「ハンバーガーを flip」して生計を立てるのがどれだけ大変かを理解していない人だけだよね。ソフトウェア開発者として、私たちはとても良い生活をしてるんだから。バカになって「ハンバーガーを flip」すれば大丈夫なんて思わないで。

ほんとそれ。半生を教育に費やして、企業の競争の中で戦って、再教育やスキルアップしてきたのに、ロボットのベビーシッターになるためじゃないからね。

あなたの言うことは分かるけど、あなた（と、実際にはあなたのような人たち）は、自分の置き換えについてそんなに受け身でいるべきじゃないと思う。ほとんどのプログラマーにとって、週に数時間プログラミングを楽しむためにハンバーガーを焼くのは無理だよ。生計を立てることが大事なんだから。もしハンバーガーを焼くことになったら、それは経済が崩壊したってことだし、エロンのUBIマネーで救われることもないよ。

この視点には感謝してる。実際、LLMの盛り上がりがテック業界の給与バブルを弾けさせて、職業が教育職と同じくらい利益が出るようになればいいなと思ってる。そうすれば、金目当ての人たちは株式市場にでも行って、残りの私たちはここにいて物を作れるかも。もしかしたら、ソフトウェアの質も改善されるかもね？それは嬉しいな…

それにしても、どれだけ多くの人がこのハイプトレインに乗ってるのか、本当に驚くよ。昔のクリプト兄弟よりもずっと多い。AIはまだ推論や革新ができないから、良かったよ。それに、資格情報を漏らすのは俺の国では犯罪だから、コードベースにそれを付けることは絶対にないね。

俺たちは30年以上もお互いにオープンソースで仕事を無料で共有して、お互いの生産性を高めてきたけど、それが俺たちの職業をもっと価値あるものにしてるんだよね。

こんなに自らを無意味に追い込む職業は見たことがない。元に戻す努力をすべきなのか？そうでないなら、具体的に何を提案してるの？もし今日、みんながAIツールの使用をやめることに同意したとしても、他の国はどうなるの？みんなが使うのをやめると思う？それが現実的な可能性だと思う？

あんまり気にしてない。やることが多すぎて、今日の責任を自動化して明日もっとできるようにしないと。計画を信じてる。

ソフトウェアエンジニアはまだ存在するけど、ソフトウェア開発者はあんまりいなくなるかもね。両者には大きな違いがあって、互換性はないよ。

ジェネAIやLLMのトレーニングプロセスが進む前は、これが人気のスタイルだったと思う。

学術論文は6〜12ヶ月かかる 画像を希望の位置に配置するためにLaTeXを使う方法を見つけるのに約6ヶ月かかって、その後にレビューアーと戦うのにさらに6ヶ月かかるんだよね。

サイモン、ありがとう！いつも早いね。君の直感で、Codex 5.2とOpus 4.5の同じ研究をやったら、もっと良い結果が出ると思う？

10月にはゲームが変わったって分かってた。情報を教えてくれてありがとう。

誰かが時間の枠に気づいてくれて嬉しい — ここでの主著者は過去60日間に28本の異なるプレプリントを発表していて、そのほとんどがすでに公式に発表されたか、すぐに発表される予定になってる。確かに、何人かの科学者は驚くほど効率的で、28のチームが関わってるけど、それでも多いよね。個人的には、企業のソフトウェアエンジニアリングのパフォーマンスを正確に測ることに対する彼らの献身に疑問を感じる。こういう新しい実証研究で手抜きがあった場合、最終製品からは気づきにくいし、特にカジュアルな読者には…。正直、クリックベイトのタイトルも良くない！4ヶ月で正しくやるのは絶対に短すぎる理由についての具体的な批評はないけど、ただ雰囲気でレビューしてる感じかな ;)

これが新世代のモデルは論文よりも優れているという意図で書かれているのは分かるけど、私の経験ではそうじゃない。結果は悪化してきてるし、ある日突然Claudeが中国語を混ぜてきたこともあった。

学術論文は出るまでに6〜12ヶ月かかるけど、その頃にはLLMの分野はしばしば全く新しいモデル世代に進んでる。これは理解できない繰り返しの議論だね。つまり、彼らが出した結論は当時は有効だったってことじゃないの？研究プロセスは現象を理解するためにより良い説明を近似することが目的で、決定的な答えを出すことじゃない。もし根本的な問題、例えば幻覚がなくなることが解決されるなら「全く新しいモデル世代」に遅れているのは重要だけど、もしそれが漸進的な変化なら、結論はおそらく正しいままだと思う。この特定の文脈で彼らの結論を無効にする根本的な変化（新しいモデルを「より良い」とラベリングするだけでは不十分だと思う）って何だと思う？

でも、結局お金を稼ぎ始めたら障害者手当は失うことになると思うよ。

「プログラミング」以上に自動化できることやAIエージェントを使えることがたくさんあるよ。例えば、世界最高のラバーダックだしね。コードベースを掘り下げてデータフローやデータモデルについての情報をまとめることもできる。実際、ターミナルでやるどんなタスクでも効果的に自動化できるよ。

同意する。私に持ち込まれる仕事のほとんどは、座ってタイプすることを考える前に終わっちゃう。ここで「純粋なコーダー」と「コーダー＋α」の違いを見るのは面白いね。多くの人がPMやデザイナー、ビジネスの人たちが求めることをただやるために仕事をしているみたい。多くの仕事はそういったリクエストに対して反発することだよ。HNでの「本質的な複雑性」についての会話では、持ち込まれた仕様が完全に本質的だと主張するコメントも見かけるけど、それは違うよ。

^これ100%同意。ここにいるジュニアSWEだけど、エージェントコーディングは私にとって昇進みたいに感じてる。手でコードを書く時間が減って、実際のエンジニアリングにもっと時間を使うようになった。両方の方向に盛り上がりがあるけど、AIがすぐに私を置き換えるとは思ってない（指をクロスしてるけど）、でも懐疑的な人たちが評価するよりずっと役に立ってるよ。ほとんどのことと同じように、真実はどこか中間にあるんだ。